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確率ネットワークモデルに基づく高次情報バイオマーカー探索多変量統計手法の開発

Research Project

Project/Area Number 20650039
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field Statistical science
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

井元 清哉  東京大学, 医科学研究所, 准教授 (10345027)

Project Period (FY) 2008 – 2010
Project Status Completed (Fiscal Year 2010)
Budget Amount *help
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2010: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2009: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Keywords確率ネットワーク / バイオマーカー / 多変量解析 / バイオ統計 / ゲノム情報 / 確立ネットワーク
Research Abstract

平成22年度において、以下の2点の研究成果を得た。
[1]がんの多様性を明らかとするため、2群教師有り判別の枠組みにおいて再発の有無や抗がん剤に対する感受性の高低、特定の遺伝子におけるゲノムの変異の有無などの表現型を高い精度で予測する遺伝子セットを探索する研究は数多く行われている。しかしながら、選ばれた遺伝子セットは生物学的に解釈できるものは稀であり、高い予測能力を得るものの次の生物学的解析に繋がるものが決して多くはなかった。そこで、がんの多様性を特徴付ける遺伝子パスウェイを同定するための統計的手法を提案した。マイクロアレイ遺伝子発現データに基づき各遺伝子パスウェイの活性度を導き、得られたパスウェイ活性度を用いたロジスティック判別モデルを構築した。パラメータ推定には、不必要な活性度を自動的に取り除くよう、Elastic Net型正則化法を用いた。提案手法をエストロゲン受容体の高発現由来からなる乳がん患者の判別問題に適用し、関連する遺伝子パスウェイの同定を行った。
[2]ヒトの細胞内にある2万以上の遺伝子は、それぞれが独立に働いているのではなく、外部からの刺激などに対して適切に対応するため、必要なとき必要なだけタンパク質を生合成できるようお互いに情報を伝達するネットワークを形成している。ほとんど全ての遺伝子は、このネットワークの関係において働きが制御されていると考えられる。しかしながら、例えば、薬の投与などの外的な刺激を与えたとき、その影響を直接に近い形で受ける遺伝子の働きはネットワーク上で伝播される遺伝子間の働きからは大きく逸脱し、特にネットワーク上においてその上流の遺伝子の挙動とは独立な動きをすることが想定される。この特徴をグラフィカルモデルにおいて捉え、外的刺激を受ける遺伝子を外生変数として非正規性を鍵に探索する方法を開発した。
など、昨年度まで集中的に研究を進めていたベイジアンネットワークの構造推定については、ベイジアンネットワークの国際会議(The First International Conference on Advned Methods in Bayesian Networks)において招待講演を行い、その成果をまとめて発表した。

Report

(3 results)
  • 2010 Annual Research Report
  • 2009 Annual Research Report
  • 2008 Annual Research Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2010 2009 2008

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 6 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Discovering Functional Gene Pathways Associated with Cancer Heterogeneity via Sparse Supervised Learning2010

    • Author(s)
      Shuichi Kawano, Teppei Shimamura, Atsushi Niida, Seiya Imoto, Rui Yamaguchi, Masao Nagasaki, Ryo Yoshida, Criatin Print, Satoru Miyano
    • Journal Title

      Proc.IEEE International Conference on Bioinorrmatics and Biomedicine(査読付き国際会議論文)

      Pages: 253-258

    • Related Report
      2010 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Discovery of exogenous variables in data with more variables than observations2010

    • Author(s)
      Y.Sogawa, S.Shimizu, A.Hyvarinen, T.Washio, T.Shimamura, S.Imoto
    • Journal Title

      Proc.20th International Conference on Artificial Neural Networks(査読付き国際会議論文)

      Pages: 67-76

    • Related Report
      2010 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Unraveling dynamic activities of autoacine pathways that control drug-response transcriptome networks2009

    • Author(s)
      H.Araki, Y.Tamada, S.Imoto, et al., その他13人
    • Journal Title

      Pacific Symposium on Biocomputing 14

      Pages: 251-263

    • Related Report
      2009 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Analysis of PPAR alpha-dependent and PPAR alpha-independent transcript regulation following fenofibrate treatment of human endothelial cells2009

    • Author(s)
      H.Araki, Y.Tamada, S.Imoto, et al., その他13人
    • Journal Title

      Angiogenesis 12

      Pages: 221-229

    • Related Report
      2009 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Finding optimal Bayesian network given a super-structure2008

    • Author(s)
      E. Perrier, S. Imoto, S. Miyano
    • Journal Title

      Journal of Machine Learning Research 9

      Pages: 2251-2286

    • Related Report
      2008 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Predicting differences in gene regulatory systems by state space models2008

    • Author(s)
      R. Yamaguchi, S. Imoto, M, Yamauchi, M. Nagasaki, R. Yosida, T. Shimamura, Y. Hatanaka, K. Ueno, T. Higuchi, N. Gotoh, S.
    • Journal Title

      Genome Informatics 21

      Pages: 101-113

    • NAID

      130003997534

    • Related Report
      2008 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Constraint Optimal 5earch on Learning Bayesian Network Structure2010

    • Author(s)
      Seiya Imoto
    • Organizer
      The 1st International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks
    • Place of Presentation
      東京キャンパスイノベーションセンター
    • Year and Date
      2010-11-18
    • Related Report
      2010 Annual Research Report
  • [Presentation] 統計科学と実験システム生物学の融合が実現するバイオマーカー探索2010

    • Author(s)
      Seiya Imoto
    • Organizer
      第25回システムバイオロジー研究会
    • Place of Presentation
      理研横浜
    • Year and Date
      2010-01-14
    • Related Report
      2009 Annual Research Report
  • [Presentation] バイオマーカー・分子標的探索のための動的ネットワークを予測する計算科学的方法の開発2008

    • Author(s)
      井元清哉
    • Organizer
      分子生物学会BMB2008シンポジュウム
    • Place of Presentation
      神戸ポートピアホテル
    • Year and Date
      2008-12-12
    • Related Report
      2008 Annual Research Report

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Published: 2008-04-01   Modified: 2016-04-21  

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